# command_handler.py (Added keyword pre-processing for AI queries) import pandas as pd import re from linebot.v3.messaging import TextMessage, ImageMessage # 匯入所有服務函式 from cwa_service import fetch_cwa_alarm_list, fetch_significant_earthquakes, fetch_latest_significant_earthquake from usgs_service import fetch_global_last24h_text, fetch_taiwan_df_this_year from ai_service import generate_ai_text from config import CURRENT_YEAR, MCP_SERVER_URL def get_help_message() -> TextMessage: """產生並回傳包含所有指令的說明文字。""" text = ( "📖 指令列表 (請直接輸入數字)\n\n" "【地震資訊】\n" "• 1 - 最新一筆顯著地震 (含圖)\n" "• 2 - 全球近24小時顯著地震(USGS)\n" "• 3 - 今年台灣顯著地震列表(USGS)\n" "• 4 - CWA 地震目錄查詢 (外部連結)\n" "• 5 - CWA 最新地震預警\n" "• 6 - CWA 最近7天顯著有感地震\n\n" "【AI 與工具】\n" "• 7 <問題> - 與 AI 助理對話\n" " (範例: 7 昨天花蓮有地震嗎?)\n" " (範例: 7 2023年臺灣最大地震)" ) return TextMessage(text=text) def get_info_message() -> TextMessage: """產生並回傳關於此機器人的資訊。""" text = ( "🤖 關於我\n\n" "我是一個多功能助理機器人,提供地震查詢與 AI 對話功能。\n\n" "• 版本: 5.2 (Gemini Advanced Edition)\n" "• 資料來源: CWA, USGS, Google Gemini\n" "• 開發者: dayichen" ) return TextMessage(text=text) def get_taiwan_earthquake_list() -> TextMessage: """從 USGS 取得今年台灣的地震列表並格式化回覆。""" result = fetch_taiwan_df_this_year() if isinstance(result, pd.DataFrame): count = len(result) lines = [f"🇹🇼 今年 ({CURRENT_YEAR} 年) 台灣區域顯著地震 (M≥5.0),共 {count} 筆:", "-" * 20] for _, row in result.head(15).iterrows(): t = row["time_utc"].strftime("%Y-%m-%d %H:%M") lines.append( f"規模: {row['magnitude']:.1f} | 日期時間: {t} (UTC)\n" f"地點: {row['place']}\n" f"報告連結: {row.get('url', '無')}" ) if count > 15: lines.append(f"... (還有 {count-15} 筆資料)") reply_text = "\n\n".join(lines) else: reply_text = result return TextMessage(text=reply_text) def get_latest_earthquake_reply() -> list: """取得 CWA 最新一筆地震,並組合文字與圖片訊息。""" try: latest_eq = fetch_latest_significant_earthquake() if not latest_eq: return [TextMessage(text="✅ 近期無顯著有感地震報告。")] mag_str = f"{latest_eq['Magnitude']:.1f}" if latest_eq.get('Magnitude') is not None else "—" depth_str = f"{latest_eq['Depth']:.0f}" if latest_eq.get('Depth') is not None else "—" text_message_content = ( f"🚨 CWA 最新顯著有感地震\n" f"----------------------------------\n" f"時間: {latest_eq.get('TimeStr', '—')}\n" f"地點: {latest_eq.get('Location', '—')}\n" f"規模: M{mag_str} | 深度: {depth_str} km\n" f"報告: {latest_eq.get('URL', '無')}" ) reply_messages = [TextMessage(text=text_message_content)] if latest_eq.get("ImageURL"): image_url = latest_eq["ImageURL"] reply_messages.append(ImageMessage(original_content_url=image_url, preview_image_url=image_url)) return reply_messages except Exception as e: return [TextMessage(text=f"❌ 查詢最新地震失敗:{e}")] def preprocess_ai_prompt(prompt: str) -> str: """ [新增] 預處理使用者發給 AI 的問題。 如果偵測到特定關鍵字組合,就將問題改寫為更明確的指令。 """ # 尋找 "YYYY年" 的格式 year_match = re.search(r"(\d{4})年", prompt) # 如果同時找到年份和 "最大地震" if year_match and "最大地震" in prompt: year = year_match.group(1) # 改寫成一個非常明確的指令 new_prompt = f"請幫我呼叫地震搜尋工具,找出{year}年1月1日至{year}年12月31日之間,規模最大的地震。" print(f"--- AI Prompt Rewritten ---\nOriginal: {prompt}\nNew: {new_prompt}\n---------------------------") return new_prompt # 如果沒有匹配,回傳原始問題 return prompt def process_message(user_message_raw: str, request_base_url: str) -> list: """處理使用者輸入的主函式。""" user_message = (user_message_raw or "").strip() parts = user_message.split(' ', 1) command_key = parts[0] arg = parts[1].strip() if len(parts) > 1 else "" if command_key == '1': return get_latest_earthquake_reply() if command_key == '2': return [TextMessage(text=fetch_global_last24h_text())] if command_key == '3': return [get_taiwan_earthquake_list()] if command_key == '4': return [TextMessage(text=f"🗺️ 外部地震查詢服務\n\n請點擊以下連結:\n{MCP_SERVER_URL}")] if command_key == '5': return [TextMessage(text=fetch_cwa_alarm_list(limit=5))] if command_key == '6': return [TextMessage(text=fetch_significant_earthquakes(limit=5))] if command_key == '8': return [get_info_message()] if command_key == '9': return [get_help_message()] # [核心修改] # 如果是 AI 指令 (7) 或其他無法識別的指令,先經過預處理 final_prompt = user_message if command_key == '7': if not arg: return [TextMessage(text="請輸入問題,例如:7 台灣最高的山是哪座?")] final_prompt = arg # 如果是指令7,只取後面的問題部分 # 將最終要發給 AI 的問題傳入預處理函式 processed_prompt = preprocess_ai_prompt(final_prompt) return [TextMessage(text=generate_ai_text(processed_prompt))]